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Qwen3.5 27B (Reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-27B is a multimodal dense foundation model with 27 billion parameters. It combines strong reasoning, coding, multilingual, long-context, and visual understanding performance in a production-friendly open-weight package with a native 262K context window.

출시일
2026-02-24
파라미터
27.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
audio, image, text, video

능력 레이더

23
general
60
coding
86
reasoning
67
science
60
agents
80
multimodal

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량57
48.0
LS
코딩 랭킹183
69.0
AA
종합 랭킹117
64.0
AA
멀티모달 랭킹74
53.0
LS
과학163
63.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench79.0%자체 보고
VITA-Bench41.9%자체 보고
DeepPlanning22.6%자체 보고

Chat

IFEvalGoogle Research (2023)95.0%자체 보고
Multi-Challenge60.8%자체 보고

Code

FullStackBench en60.1%자체 보고
FullStackBench zh57.4%자체 보고

General

C-Eval90.5%자체 보고
MAXIFE88.0%자체 보고
Include81.6%자체 보고
AndroidWorld_SR64.2%자체 보고
NOVA-6358.1%자체 보고

Healthcare

MedXpertQA62.4%자체 보고
PMC-VQA62.4%자체 보고

Instruction Following

IFBench76.5%자체 보고

Language

MMLU-Redux93.2%자체 보고
MMLU-Pro86.1%자체 보고
MMMLU85.9%자체 보고
MMLU-ProX82.2%자체 보고
WMT24++77.6%자체 보고

Long Context

LongBench v260.6%자체 보고

Math

HMMT 202592.0%자체 보고
HMMT2589.8%자체 보고
MathVista-Mini87.8%자체 보고
DynaMath87.7%자체 보고
MathVision86.0%자체 보고
CodeForces0.81 / 3000자체 보고
PolyMATH71.2%자체 보고

Multimodal

VideoMME w/o sub.82.8%자체 보고
VideoMMMU82.3%자체 보고
MMMU82.3%자체 보고
TIR-Bench59.8%자체 보고
OSWorld-Verified56.2%자체 보고

Reasoning

Global PIQA87.5%자체 보고
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)85.5%자체 보고
LiveCodeBench v680.7%자체 보고
CharXiv-R79.5%자체 보고
SWE-Bench Verified72.4%자체 보고
AA-LCR66.1%자체 보고
SuperGPQA65.6%자체 보고
BrowseComp-zh62.1%자체 보고
BrowseCompOpenAI (2025)61.0%자체 보고
Humanity's Last Exam48.5%자체 보고
Seal-047.2%자체 보고
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)41.6%자체 보고
OJBench40.1%자체 보고

Search

WideSearch61.1%자체 보고

Tool Calling

BFCL-V468.5%자체 보고

Video

MLVU85.9%자체 보고

Vision

CountBench0.98 / 100자체 보고
VLMsAreBlind96.9%자체 보고
V*93.7%자체 보고
AI2D92.9%자체 보고
MMBench-V1.192.6%자체 보고
RefCOCO-avg0.91 / 100자체 보고
OCRBench89.4%자체 보고
OmniDocBench 1.588.9%자체 보고
VideoMME w sub.87.0%자체 보고
EmbSpatialBench0.84 / 100자체 보고
RealWorldQA83.7%자체 보고
LingoQA82.0%자체 보고
CC-OCR81.0%자체 보고
MMStar81.0%자체 보고
SlakeVQA80.0%자체 보고
MMMU-Pro75.0%자체 보고
MVBench74.6%자체 보고
LVBench73.6%자체 보고
MMVU73.3%자체 보고
ScreenSpot Pro70.3%자체 보고
Hallusion Bench70.0%자체 보고
RefSpatialBench0.68 / 100자체 보고
ERQA60.5%자체 보고
MMLongBench-Doc0.60 / 100자체 보고
SimpleVQA0.56 / 100자체 보고
BabyVision44.6%자체 보고
ODinW41.1%자체 보고
ZEROBench-Sub0.36 / 100자체 보고
SUNRGBD0.35 / 100자체 보고
Nuscene15.2%자체 보고
Hypersim0.13 / 100자체 보고
ZEROBench0.10 / 100자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
93.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
85.8
Lcr(Artificial Analysis)
77.7
Ifbench(Google Research (2023))
75.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
32.6
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
23.9
Intelligence Index(Artificial Analysis)
22.9

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Biology
90
Chat
80
Image To Text
80
Language
80
Legal
80
Math
80
Physics
80
Structured Output
80
Embodied
80
Finance
80
Grounding
80
Chemistry
80
Text-to-image
80
Video
80
Long Context
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Healthcare
70
Economics
70
Vision
70
Search
60
Agents
60
Code
60
Communication
60
Tool Calling
60
Spatial
20
3d
20

가격

입력 가격$0.3 / 1M 토큰
출력 가격$2.4 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.825 / 1M 토큰

속도

토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

4개 공급자

최저가: DeepInfra최고가: Alibaba
공급자입력출력
1DeepInfra최저가
$0
$0
2Novita
$0
$0
3EmpirioLabs AI
$0.086
$0.688
4Alibaba주요
$0.3
$2.4

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis